Incorpora a tu labor profesional las últimas técnicas y procedimientos diagnósticos de la Ingeniería Biomédica gracias a este Experto Universitario”

La Ingeniería Biomédica ha aportado numerosas soluciones y técnicas novedosas para el tratamiento y diagnóstico de diferentes pacientes y patologías. Por esa razón, este campo se trata de uno de los más importantes de la actualidad, puesto que ofrece respuesta a retos de enorme dificultad como la detección de ciertas enfermedades o el seguimiento de pacientes en una posición clínica delicada. Este Experto Universitario en Ingeniería del Diagnóstico y Seguimiento Clínico ofrece al ingeniero los conocimientos más punteros en este ámbito, permitiéndole desarrollar una carrera profesional en esta área con todas las garantías. 

Y lo hará gracias a la profundización que esta titulación lleva a cabo en aspectos como la Medicina Nuclear, la imagen médica por ultrasonidos, el procesamiento de las imágenes obtenidas, las cirugías guiadas por imagen, la visión robótica, el deep learning y el machine learning aplicados a la imagen médica, las aplicaciones del hardware y software médico o los biosensores, entre muchos otros. 

El ingeniero podrá actualizarse en esas cuestiones gracias al sistema de aprendizaje 100% online de TECH, que le permitirá compaginar los estudios con su carrera profesional. Además, disfrutará de numerosos recursos didácticos multimedia como vídeos de procedimientos, resúmenes interactivos, estudios de caso o clases magistrales, siempre supervisados por un cuadro docente especialista en esta área de la ingeniería.Por otra parte, la titulación incluye unas Masterclasses de alta intensidad impartidas por un reconocido Director Invitado Internacional.

Un prestigioso Director Invitado Internacional ofrecerá unas exclusivas Massterclasses sobre las técnicas más innovadoras para el Diagnóstico y Seguimiento Clínico”

Este Experto Universitario en Ingeniería del Diagnóstico y Seguimiento Clínico contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Ingeniería Biomédica 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

La Ingeniería del Diagnóstico es uno de los campos más solicitados en la actualidad: este programa te aporta todas las herramientas que necesitas para especializarte y darle un empujón a tu carrera profesional”

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Profundiza en la nanotecnología y en los dispositivos médicos y conviértete en un especialista solicitado por empresas de ingeniería y servicios médicos de prestigio"

TECH ha diseñado un sistema de enseñanza 100% online para permitirte continuar desarrollando tu labor profesional sin interrupciones, puesto que te permite escoger el momento y el lugar para estudiar"

Este Experto Universitario en Ingeniería del Diagnóstico y Seguimiento Clínico está estructurado en 3 módulos especializados, mediante los que el ingeniero podrá conocer los últimos avances en sistemas de almacenamiento y transmisión de imágenes médicas, la generación y detección de imagen en Medicina Nuclear, el análisis y segmentación de imágenes, las cirugías guiadas por imagen y la fabricación de prototipos de biosensores, entre otros.

No encontrarás unos contenidos más actualizados en Ingeniería del Diagnóstico que estos. No dejes pasar la oportunidad y matricúlate”

Módulo 1. Imágenes biomédicas 

1.1. Las imágenes médicas 

1.1.1. Imagen médica 
1.1.2. Objetivos de los sistemas de imagen en la Medicina
1.1.3. Tipos de imagen 

1.2. Radiología 

1.2.1. Radiología 
1.2.2. Radiología convencional 
1.2.3. Radiología digital 

1.3. Ultrasonidos 

1.3.1. Imagen médica por ultrasonidos 
1.3.2. Formación y calidad de imagen 
1.3.3. Ecografía Doppler 
1.3.4. Implementación y nuevas tecnologías 

1.4. Tomografía computarizada 

1.4.1. Sistemas de imagen TC 
1.4.2. Reconstrucción y calidad de imagen TC 
1.4.3. Aplicaciones clínicas 

1.5. Resonancia Magnética 

1.5.1. Imágenes por resonancia magnética (IRM) 
1.5.2. Resonancia y resonancia magnética nuclear 
1.5.3. Relajación nuclear 
1.5.4. Contraste de tejidos y aplicaciones clínicas 

1.6. Medicina nuclear 

1.6.1. Generación y detección de imagen 
1.6.2. Calidad de imagen 
1.6.3. Aplicaciones clínicas 

1.7. Procesamiento de imágenes 

1.7.1. Ruido 
1.7.2. Intensificación 
1.7.3. Histogramas 
1.7.4. Magnificación 
1.7.5. Procesado 

1.8. Análisis y segmentación de imágenes 

1.8.1. Segmentación 
1.8.2. Segmentación por regiones 
1.8.3. Segmentación por detección de bordes 
1.8.4. Generación de biomodelos desde imagen 

1.9. Intervenciones guiadas por imagen 

1.9.1. Métodos de visualización 
1.9.2. Cirugías guiadas por imágenes 

1.9.2.1. Planificación y simulación 
1.9.2.2. Visualización quirúrgica 
1.9.2.3. Realidad Virtual

1.9.3. Visión robótica 

1.10. Deep Learningy MachineLearning en imagen médica 

1.10.1. Tipos de reconocimiento 
1.10.2. Técnicas supervisadas 
1.10.3. Técnicas no supervisadas

Módulo 2. Tecnologías biomédicas: biodispositivos y biosensores 

2.1. Dispositivos médicos 

2.1.1. Metodología de desarrollo del producto 
2.1.2. Innovación y creatividad 
2.1.3. Tecnologías CAD 

2.2. Nanotecnología 

2.2.1. Nanotecnología médica 
2.2.2. Materiales nano-estructurados 
2.2.3. Ingeniería nano-biomédica 

2.3. Micro y nanofabricación 

2.3.1. Diseño de micro y nano productos 
2.3.2. Técnicas 
2.3.3. Herramientas para la fabricación 

2.4. Prototipos 

2.4.1. Fabricación aditiva 
2.4.2. Prototipado rápido 
2.4.3. Clasificación 
2.4.4. Aplicaciones 
2.4.5. Casos de estudio 
2.4.6. Conclusiones 

2.5. Dispositivos diagnósticos y quirúrgicos 

2.5.1. Desarrollo de métodos diagnósticos 
2.5.2. Planificación quirúrgica 
2.5.3. Biomodelos e instrumental fabricados mediante impresión 3D 
2.5.4. Cirugía asistida mediante dispositivos 

2.6. Dispositivos biomecánicos 

2.6.1. Protésicos 
2.6.2. Materiales inteligentes 
2.6.3. Ortésicos 

2.7. Biosensores 

2.7.1. El biosensor
2.7.2. Sensado y transducción 
2.7.3. Instrumentación médica para biosensores 

2.8. Tipología de los bio-sensores (I): sensores ópticos

2.8.1. Reflectometría 
2.8.2. Interferometría y polarimetría 
2.8.3. Campo evanescente
2.8.4. Sondas y guías de fibra óptica 

2.9. Tipología de los bio-sensores (II): sensores físicos, electroquímicos y acústicos

2.9.1. Sensores físicos 
2.9.2. Sensores electroquímicos 
2.9.3. Sensores acústicos 

2.10. Sistemas integrados 

2.10.1. Lab-on-a-chip 
2.10.2. Microfluídica 
2.10.3. Aplicaciones médicas

Módulo 3. Aplicaciones en salud digital en ingeniería biomédica 

3.1. Aplicaciones en salud digital 

3.1.1. Las aplicaciones de hardware y software médico
3.1.2. Aplicaciones de software: sistemas de salud digital 
3.1.3. Usabilidad de sistemas de salud digital 

3.2. Sistemas de almacenamiento y transmisión de imágenes médicas 

3.2.1. Protocolo de transmisión de imágenes: DICOM 
3.2.2. Instalación de servidor de almacenamiento y transmisión de imágenes médicas: sistema PAC 

3.3. Gestión de bases de datos relacionales para aplicaciones en salud digital 

3.3.1. Base de datos relacionales, concepto y ejemplos 
3.3.2. Lenguaje de bases de datos 
3.3.3. Base de datos con MySQL y PostgreSQL 
3.3.4. Aplicaciones: conexión y usos en lenguaje de programación web 

3.4. Aplicaciones en salud digital basados en desarrollo web 

3.4.1. Desarrollo de aplicaciones web 
3.4.2. Modelo, infraestructura, lenguajes de programación y entornos de trabajo de desarrollo web 
3.4.3. Ejemplos de aplicaciones web con los lenguajes: PHP, HTML, AJAX, CSS Javascript, AngularJS, nodeJS 
3.4.4. Desarrollo de aplicaciones en Frameworks web: Symfony y Laravel
3.4.5. Desarrollo de aplicaciones en Sistemas de gestión de contenidos, CMS: Joomla y WordPress 

3.5. Aplicaciones WEB en un entorno hospitalario o centro clínico 

3.5.1. Aplicaciones para la gestión de pacientes: recepción, agendamientos y cobros
3.5.2. Aplicaciones para los profesionales médicos: consultas o atenciones médicas, historia clínica, informes 
3.5.3. Aplicaciones web y móvil para pacientes: solicitudes de agenda, monitorización

3.6. Aplicaciones de Telemedicina

3.6.1. Modelos de arquitectura de servicios 
3.6.2. Aplicaciones de telemedicina: Telemedicina, Telecardiologíay Teledermatología
3.6.3. Telemedicina Rural

3.7. Aplicaciones con el Internet de las Cosas Médicas, IoMT

3.7.1. Modelos y arquitecturas 
3.7.2. Equipos y protocolos de adquisición de datos médicos 
3.7.3. Aplicaciones: monitorización de pacientes 

3.8. Aplicaciones en salud digital con técnicas de inteligencia artificial 

3.8.1. Aprendizaje automático o Machine Learning
3.8.2. Plataformas computacionales y entornos de desarrollo 
3.8.3. Ejemplos 

3.9. Aplicaciones en salud digital con Big Data

3.9.1. Aplicaciones en salud digital con Big Data 
3.9.2. Tecnologías utilizadas en Big Data 
3.9.3. Casos de uso de Big Data en salud digital 

3.10. Factores asociados a las aplicaciones en salud digital sostenible y tendencias de futuro 

3.10.1. Marco legal y regulatorio 
3.10.2. Buenas prácticas en desarrollo de proyectos de aplicaciones en salud digital 
3.10.3. Tendencias de futuro en aplicaciones en salud digital

El profesorado más experto, unido a los conocimientos avanzados y a su método de enseñanza, hacen de este programa el mejor para el ingeniero que desee profundizar en los métodos de diagnóstico y seguimiento clínico”